Data-intensive modeling of forest dynamics

دینامیک جنگل پدیده های بسیار زیادی است که به لحاظ نظری کاملا معلوم نیست. مجموعه داده های موجودی جنگل فرصت های بی سابقه ای برای مدل سازی این پویایی ها ارائه می دهد، اما از لحاظ تحلیلی به علت ابعاد بزرگ و بی نظمی نمونه گیری در طول سال ها، به طور تحلیلی چالش برانگیز است. ما یک روش متداول برای پیش بینی دینامیک ایستگاه جنگل با استفاده از چنین مجموعه داده ها را توسعه می دهیم. روش ما شامل مراحل زیر است: 1) محاسبه از ویژگی های سطح ایستاده از اندازه گیری درخت فردی، 2) کاهش ابعاد مشخص از طریق تجزیه و تحلیل از همبستگی آنها، 3) پارامتر ماتریس انتقال برای هر بعد وابسته به هماهنگ با استفاده از نمونه گیری گیبس، و 4) پیش بینی های جنگل تحولات در زمانهای مختلف با استفاده از روش ما به پایگاه داده موجودی جنگل ها از کبک، کانادا، ما کشف کردیم که چهار ساختار مستطیلی برای توصیف ساختار پایه: بیوماس، تنوع زیستی، شاخص تحمل سایه و سن استقرار لازم است. ما توانستیم ماتریس های انتقال را برای هر یک از این ابعاد به طور موفقیت آمیز تخمین بزنیم. مدل پیش بینی افزایش قابل ملاحظه کوتاه مدت در میزان زیست توده و افزایش طول عمر در طول سن متوسط ​​درختان، تنوع زیستی و گونه های غیر سمی را نشان می دهد. با استفاده از دادههای فراوانی موجود در جنگلها و نمونههای بسیار نامنظم نمونههای جنگلی، روش اصلی اطلاعات اولیه ما هر دو توصیف دینامیک کوتاه مدت و همچنین پیشبینیهای توسعه جنگلها را در یک دوره زمانی طولانیتر فراهم میکند. این روش را می توان در زمینه های دیگر مانند حفاظت و حراست از جنگلداری استفاده کرد و می تواند به عنوان یک ابزار کارآمد برای مدیریت جنگل های پایدار به کار رود.